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李学峰 《计算机应用与软件》2014,(3):301-303,333
针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。 相似文献
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为了辅助医生对帕金森病患者进行更好的诊断,采用遗传算法对患者步态特征和支持向量机参数进行协同优化。在特征选择部分将步态特征和支持向量机参数使用二进制编码的方式生成染色体,同时输入到遗传算法中。考虑到遗传算法的搜索性能和运行时间,针对算法中的种群大小和进化代数这两个参数进行了寻优,找出合适的种群大小和进化代数。实验结果显示平均准确率为85.11%,相对于其他特征选择算法,准确率最高高出14%。表明使用该方法后对帕金森病患者的步态特征进行了有效去除,有利于患者的诊断。 相似文献
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基于遗传算法和支持向量机的特征选择研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了让特征子集获得较高的分类准确率,提出了基于遗传算法和支持向量机的特征选择方法.该方法在ReliefF算法提供先验信息的基础上,将SVM参数混编入特征选择基因编码中,然后利用遗传算法寻求最优的特征子集和支持向量机参数组合.实验结果表明,通过该方法选择的特征子集和支持向量机参数组合能以较小的特征子集获得较高的分类准确率. 相似文献
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特征选择可以选出最有利于分类的特征,加快算法的运行速度,消除冗余,提高分类准确率.文中提出了一种基于遗传算法的特征选择方法.在遗传算法中结合支持向量机和分类权值的评价准则设计并实现了适合于该模型的适应度函数,并通过实验确定其参数.设计合理的罚函数.根据特征的数量给予一定的惩罚.针对移动企业客户恶意欠费行为,提出并建立基于支持向量机的消费欺诈预警模型.实验将此特征选择方法应用于消费欺诈预警模型中,结果验证了该方法的有效性,得到了满意的分类准确率. 相似文献
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建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是它在应用中也存在如何对网络数据进行特征选择和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征选择和SVM模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机特征选择和分类器模型参数的自适应优化算法,并把它应用到网络入侵检测中去.最后,使用KDD CUP 99数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性. 相似文献
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针对传统支持向量机方法用于数据分类存在分类精度低的不足问题, 将支持向量机分类方法与特征选择同步结合, 并利用智能优化算法对算法参数进行优化研究. 首先将遗传算法(Genetic algorithm, GA)和乌燕鸥优化算法(Sooty tern optimization algorithm, STOA)进行混合, 先通过对平均适应度值进行评估, 当个体的适应度函数值小于平均值时采用遗传算法对其进行局部搜索的加强, 否则进行乌燕鸥本体优化过程, 同时将支持向量机内核函数和特征选择目标共同作为优化对象, 利用改进后的STOA-GA寻找最适应解, 获得所选的特征分类结果. 其次, 通过16组经典UCI数据集和实际乳腺癌数据集进行数据分类研究, 在最佳适应度值、所选特征个数、特异性、敏感性和算法耗时方面进行对比研究, 实验结果表明, 该算法可以更加准确地处理数据, 避免冗余特征干扰, 在数据挖掘领域具有更广阔的工程应用前景. 相似文献
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梁阔洋 《计算技术与自动化》2015,(4):137-141
近几年,随着微信的快速发展和普及,微信已经成为智能移动设备必备的应用之一,但与之同时也出现了大量微信诈骗信息、垃圾广告等,给人们带来了极大的困扰。本文将从搜狗微信搜索中抽取微信文章样本,将微信垃圾文章识别看做文本分类问题,采用支持向量机对样本进行分类模型的训练,并应用改进的遗传算法对支持向量机的参数进行优化。文中详细的介绍了改进遗传算法在支持向量机上的应用,相比传统的支持向量机,采用改进遗传算法对支持向量机参数进行优化,提升了模型准确率和优化效率。在文章的最后进行了由15000篇微信文章所形成的测试集上的分类模型效果实验,实现结果表明,本方法能够达到94.7%的准确率,非常准确的识别微信垃圾文章。 相似文献
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基于粒子群的最大相关最小冗余混合式特征选择方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析粒子群优化(PSO)算法和简化PSO算法的基础上,提出一种基于PSO的最大相关最小冗余的Filter-Wrapper混合式特征选择方法.Filter模型是基于互信息和特征的相关冗余综合测度,Wrapper模型是基于改进的简化粒子群算法.在PSO搜索过程中,引入相关冗余度量标准来选择特征子集,将Filter融合在Wrapper中,利用Filter的高效率和Wrapper的高精度提高搜索的速度和性能.最后以支持向量机(SVM)为分类器,在公共数据集UCI上进行实验,实验结果表明了所提出算法的可行性和有效性. 相似文献
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Mingyuan Zhao Chong Fu Luping Ji Ke Tang Mingtian Zhou 《Expert systems with applications》2011,38(5):5197-5204
Support vector machines (SVM) are an emerging data classification technique with many diverse applications. The feature subset selection, along with the parameter setting in the SVM training procedure significantly influences the classification accuracy. In this paper, the asymptotic behaviors of support vector machines are fused with genetic algorithm (GA) and the feature chromosomes are generated, which thereby directs the search of genetic algorithm to the straight line of optimal generalization error in the superparameter space. On this basis, a new approach based on genetic algorithm with feature chromosomes, termed GA with feature chromosomes, is proposed to simultaneously optimize the feature subset and the parameters for SVM.To evaluate the proposed approach, the experiment adopts several real world datasets from the UCI database and from the Benchmark database. Compared with the GA without feature chromosomes, the grid search, and other approaches, the proposed approach not only has higher classification accuracy and smaller feature subsets, but also has fewer processing time. 相似文献
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提出一种基于谱聚类欠取样的不均衡数据支持向量机(SVM)分类算法.该算法首先在核空间中对多数类样本进行谱聚类;然后在每个聚类中根据聚类大小和该聚类与少数类样本间的距离,选择具有代表意义的信息点;最终实现训练样本间的数目均衡.实验中将该算法同其他不均衡数据预处理方法相比较,结果表明该算法不仅能有效提高SVM算法对少数类的分类性能,而且总体分类性能及运行效率都有明显提高. 相似文献
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基于粒子群优化的KPCA暂态稳定评估模型的特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种核主成分分析法(KPCA),用于电力系统暂态稳定评估(TSA)模型中的输入向量特征提取,并利用粒子群优化算法(PSO)对核函数参数进行优化设置.以EPRI36系统为例,对基于支持向量机(SVM)分类的暂态稳定评估模型进行仿真,结果表明该方法不仅得到了良好的预测精度,而且大大降低了输入空间的维数. 相似文献
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针对弱观测噪声条件下非线性、非高斯动态系统的滤波问题,提出一种基于支持向量机的似然粒子滤波算法.首先,采用似然函数作为提议分布,融入最新的观测信息,比采用先验转移密度的一般粒子滤波算法更接近状态的真实后验密度;然后,利用当前粒子及其权值,使用支持向量机估计出状态的后验概率密度模型;最后,根据此模型重采样更新粒子集,有效地克服粒子退化现象并提高状态估计精度.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性. 相似文献
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提出一种基于边界鉴别分析的递归维数约简算法.该算法把已求取边界鉴别向量正交于待求超平面法向量作为支持向量机(SVM)优化问题新的约束条件;然后对改进SVM进行递归求解,得到正交边界鉴别向量基;最后将数据样本在正交边界鉴别向量上投影实现维数约简.该算法不仅克服了现有维数约简算法难以支持小样本数据集、受数据样本分布影响等问题,而且抽取的特征向量具有更优的分类性能.仿真实验说明了算法的有效性. 相似文献
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为了提高软测量模型的泛化能力,提出一种基于AdaBoosting算法的组合支持向量机(SVM)模型.该方法在贝叶斯分析的基础上,利用样本概率初始化惩罚系数,依据回归过程中的损失函数更新惩罚系数权重,使得SVM训练模型有强、弱之分,突出一些重要样本的作用,以提高模型的估计精度和泛化能力.仿真结果表明,依据该方法建立的组合模型明显改善了软测量模型的估计能力和泛化能力. 相似文献